[发明专利]路径选择模型的构建方法及客流分配方法

说明书

本发明公开了一种路径选择模型的构建方法及客流分配方法，路径选择模型的构建方法包括：获取手机用户轨道出行轨迹数据；将所述手机用户轨道出行轨迹数据匹配至候选路径集，获得所述候选路径集中每个路径的手机用户出行数量；从所述候选路径集中，获取所述手机用户出行数量大于或等于第一预设数量的有效路径，得到有效路径集；获取有效路径数量大于或等于第二预设数量，且出行总数量大于或等于第三预设数量的OD对，确定所述OD对中每条路径的手机用户出行数量和效用；根据所述OD对中每条路径的手机用户出行数量和效用，标定路径选择模型。本发明利用大量的、真实的轨道出行路径选择数据，可标定出精度高、可靠性高的路径选择模型。

技术领域

本发明涉及交通流分配技术领域，具体而言，涉及一种路径选择模型的构建方法及客流分配方法。

背景技术

随着轨道网络规模的不断扩大，乘客可选的路径越来越多，简单的、基于最短路径的分配算法无法可靠地分配轨道客流。Logit等离散选择模型是分析复杂网络情况下的用户路径选择行为的有效模型，但是标定这类模型需要充足的样本，即轨道乘客的实际的路径数据。

乘客路径选择意愿调查是获得轨道乘客路径选择样本的传统方案。调查问卷方式的优点是可以获得收入、性别、年龄等多种用户属性。调查方式可以分为RP调查和SP调查。RP调查是基于实际出行路径选择的调查，SP调查是基于假想的路径集下的出行路径选择行为的调查。这两种方案的缺点如下：

1）RP调查的缺点是难以获得数量足够的用于标定离散选择模型所需要的样本。

2）SP调查虽然可以获得较多的有效样本，但是因路径集和费用等信息是假想的，所以基于SP调查的路径选择行为模型不一定符合实际的情况。

可见，传统调查方案难以获得标定离散选择模型所需的实际的路径选择数据，基于传统调查方案获得的实际路径选择数据标定获得的离散选择模型准确性较低。

发明内容

本发明解决的问题是传统调查方案难以获得标定离散选择模型所需的实际的路径选择数据，基于传统调查方案获得的实际路径选择数据标定获得的离散选择模型准确性较低。

为解决上述问题，本发明提供一种路径选择模型的构建方法，包括：

获取手机用户轨道出行轨迹数据；

将所述手机用户轨道出行轨迹数据匹配至候选路径集，获得所述候选路径集中每个路径的手机用户出行数量；

从所述候选路径集中，获取所述手机用户出行数量大于或等于第一预设数量的有效路径，得到有效路径集；

获取有效路径数量大于或等于第二预设数量，且出行总数量大于或等于第三预设数量的OD对，确定所述OD对中每条路径的手机用户出行数量和效用；

根据所述OD对中每条路径的手机用户出行数量和效用，标定路径选择模型。

可选地，所述获取手机用户轨道出行轨迹数据之后，所述将所述手机用户轨道出行轨迹数据匹配至候选路径集，获得所述候选路径集中每个路径的手机用户出行数量之前，还包括：

获取每个OD对间的初始路径集合；

获取所述初始路径集合中每条路径的换乘次数和实际行程时间；

根据所述每条路径的换乘次数，确定所述每条路径的最长行程时间；

将所述初始路径集合中，所述实际行程时间大于或等于所述最长行程时间的路径去除，得到所述候选路径集。

可选地，所述根据所述每条路径的换乘次数，确定所述每条路径的最长行程时间包括：

基于所述每条路径的换乘次数和第一预设公式计算所述每个路径的最长行程时间，其中，所述第一预设公式为：